Coronavirus: Was tun die USA, um italienische Zustände zu vermeiden?
Seite 2: Die Ausbreitung vorhersagen
Unter ihnen ist das Labor des Virologen Benjamin Pinsky am Stanford Health Care Krankenhaus in Palo Alto. Sein Team passte ein von der Weltgesundheitsorganisation veröffentlichtes Testprotokoll an die US-Standards für klinische Tests an, bestellte die erforderlichen Materialien und verbrachte einen Großteil des Februar mit Experimenten, um sicherzustellen, dass der Test funktionierte.
Am 13. März kündigte die Trump-Administration mehrere Maßnahmen an, um diese Testbemühungen zu beschleunigen. Das Gesundheitsministerium versprach, dem US-Unternehmen DiaSorin Molecular und der deutschen Biotech-Größe Qiagen, die gerade von Thermo Fisher in den USA übernommen wird, rund 1,3 Millionen US-Dollar für die beschleunigte Entwicklung von Covid-19-Tests zur Verfügung zu stellen.
Schnelle Maßnahmen für die Entwicklung von Coronavirus-Tests
Unabhängig davon richtete die Zulassungsbehörde FDA eine Notfall-Hotline ein, um klinischen Labors bei Problemen mit der Einrichtung und Durchführung von Tests zu helfen, und erlaubte dem New Yorker Gesundheitsamt, staatliche Labors dazu zu ermächtigen, mit der Untersuchung von Patienten zu beginnen. Darüber hinaus erteilte die FDA dem Pharma-Riesen Roche die Notfall-Befugnis, Covid-19-Tests durchzuführen, da sein System täglich Tausende von Patienten untersuchen und innerhalb von vier Stunden Ergebnisse liefern kann.
Darüber hinaus befindet sich das Weiße Haus in Gesprächen mit großen Diagnose-, Einzelhandels- und Technologieunternehmen über die Einrichtung von Drive-In-Teststellen und von Websites, die Patienten zu diesen leiten, berichtete die Nachrichtenagentur Bloomberg. Doch obwohl das Virus in den USA bereits seit Wochen im Umlauf ist, berichten zahlreiche Patienten mit möglichen Symptomen immer noch, dass ihnen Tests so lange verweigert werden, bis sie bereits akute Atemprobleme haben. Selbst dann mussten sie teilweise mehrere Tage auf das Testergebnis warten. Gesundheitsexperten hoffen, dass die Einbeziehung weiterer klinischer Labors und die erhoffte Beschleunigung der CDC-Produktion von Testkits ein klareres Bild über Ausbruch-Ausmaß liefern wird. Sie betonen aber auch, dass alles viel zu spät passiere.
Vorhersage-Modelle für das Coronavirus
Während es noch an geeigneten Diagnose-Werkzeugen mangelt, arbeitet man parallel dazu bereits an der Prognose und damit an Modellen, die die Ausbreitung des Coronavirus vorhersagen sollen. So hat die CDC mehrere Dutzend Teams darum gebeten, ihre Technologien entsprechend anzupassen, damit die Behörde fundiertere Entscheidungen treffen kann. Unter ihnen ist die Forschungsgruppe von Roni Rosenfeld an der Carnegie Mellon University, die sonst den Verlauf von Grippesaisons modelliert.
Der Leiter der Abteilung für maschinelles Lernen gibt zu, dass er die Arbeit an den Coronavirus-Vorhersagen zunächst nur ungern übernahm. Rosenfeld machte sich Sorgen darüber, ob seine Vorhersagen korrekt sein würden und ob sie überhaupt nützlich wären. Doch schließlich ließ er sich überzeugen, es trotzdem zu versuchen.
Das Labor verwendet drei Methoden, um den Anstieg und Abfall von Fallzahlen während der Grippesaison zu bestimmen. Die erste ist ein sogenannter "Nowcast" – eine Vorhersage der aktuellen Anzahl infizierter Personen. Das Labor sammelt aktuelle und historische Daten von der CDC und anderen Partnerorganisationen, einschließlich grippebezogener Google-Suchanfragen, Twitter-Aktivitäten und Web-Traffic auf den CDC-Webseiten, medizinischen Websites und Wikipedia. Diese Datenströme werden dann in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen.
Von Grippe zu Corona
Die zweite und dritte Methode sind beide echte Prognosen darüber, was kommen wird. Eine basiert auf maschinellem Lernen und die andere auf Meinungen, die per Crowdsourcing gesammelt werden. Die Vorhersagen beinhalten Trends bis zu vier Wochen im Voraus, sowie wichtige Meilensteine wie den Höhepunkt der Saison und die maximale Anzahl der erwarteten Fälle. Diese Informationen helfen sowohl der CDC als auch Krankenhäusern, ihre Kapazitäten zu erhöhen und sich auch anderweitig vorzubereiten.
Rosenfelds Team arbeitet nun daran, diese Vorhersagen so genau wie möglich zu machen. Grippetestlabors beginnen bereits mit dem Übergang zu Covid-19-Tests und melden die Ergebnisse an die CDC. Das Carnegie-Mellon-Labor wendet sich auch an andere Organisationen, um so viele umfassende und genaue Daten wie möglich zu erhalten – beispielsweise anonymisierte, aggregierte Statistiken aus elektronischen Patientenakten und Kaufmuster für fiebersenkende Medikamente –, um schärfere Signale zum Trainieren seiner Algorithmen zu finden.
(vsz)
